모수적 방법론과 비모수적 방법론

Q. 어떤 때 모수적 방법론을 쓸 수 있고,
어떨 때 비모수적 방법론을 쓸 수 있나요?

 

모수적 방법

• 모수적 방법은 관측값이 특정한 확률 분포 (ex. 정규분포)를 따른다고 전제한 후, 그 분포의 모수에 대한 검정을 실시하는 방법이다.
• 우리는 대부분의 경우 모집단의 정보를 알기 힘들기 때문에 통계량을 통해 모수를 추정하며, 이때 중심극한 정리를 사용한다.

비모수적 방법

• 비모수적 방법은 관측값이 특정한 확률분포를 따른다고 전제할 수 없거나, 정보가 없는 경우 실시하는 검정 방법이다. 확률분포를 전제할 수 없는 경우는 아래와 같다.
  • 모집단이 정규성을 나타내지 않는다는 증명이 있거나 정규성을 가정하기 힘든 경우
  • 표본 집단의 크기가 작은 경우 (N<10)
• 주로 모집단의 분포가 대칭이라거나, 중앙값이 어디라거나 하는 정도의 가정을 하는 경우가 일반적이며, 관측치 자체 보다는 부호나 순위가 의미 있는 경우에 자주 이용된다.
• 비모수적 방법의 단점은 평균과 분산이 없고 그로 인한 평균값의 차이, 신뢰구간을 얻을 수 없으므로 해석이 복잡해지고 검정력이 약하다는 것이다.

Summary

• 모수적 방법은 관측값이 특정 확률 분포를 따른다고 전제한 후, 그 분포의 모수에 대한 검정을 실시하는 방법이다. 반대로 비모수적 방법은 정규성을 가정하기 힘들거나, 표본 집단의 크기가 작아서 관측값이 특정한 확률 분포를 따른다고 할 수 없거나, 정보가 없는 경우에 실시한다.

 

Reference

https://datacookbook.kr/64

https://dangdo.tistory.com/43

http://contents.kocw.net/KOCW/document/2013/koreasejong/HongSungsik4/13.pdf

https://ineed-coffee.github.io/posts/Parametric-VS.-Non-Parametric-method/